APP的广告模式

移动广告模式详解与掘金机会

在移动互联网时代,随着移动端风靡全世界,移动应用逐渐演变成为继短信和彩信之后移动广告的新载体。整体产业的快速发展和移动终端的更新迭代,整合移动应用,对接广告主,实现广告分发及产业链共赢,移动广告平台成为了应用商店后的另一个商业模式,具备极大的掘金机会和战略意义。那么是移动广告呢?移动广告又称为APP广告,指将广告SDK和APP(一般指第三方智能手机的应用程序)所结合的一种新型广告形式。而APP广告模式分为以下几种:

1、广告模式:广告条

最普遍的广告展现模式。此种模式的广告较为普遍,收益也比较平稳,大多数开发者也会选择此种类型的广告,但有的时候会因为与所在的应用展现模式不匹配而影响用户体验。目前绝大多数广告平台都支持此种模式,比如有米、多盟、点金、果盟等。

2、广告模式:推送

此种广告模式在手机通知栏显示,不占应用广告位,手机用户不需要在运行某个程序是查看,而是自主选择查看,所以广告的点击率是很高的。目前有聚米、道有道、酷果、米迪等广告平台支持此类广告模式。

3、广告模式:弹出广告

一种会在应用开启时弹出的广告模式,效果不错,但是非常影响用户体验,导致用户的留存率不高。

4、广告模式:全屏/半屏广告/视频广告

在应用中全屏或半屏或播放视屏显示广告,这类广告的计费模式有两种,一种是以CPM千次展示计费的,还有一种是按时段计费的。这类广告虽然可以实现的平台很多,但是广告填充率很低。

5、广告模式:积分墙

是除了广告条以外的另一种广告盈利模式。积分墙有两种展现模式,一种是有积分模式(为获得道具而消耗积分,获得高级功能收取积分)另一种是无积分模式(单应用推荐,列表推荐),积分墙现在也有很多广告平台在做,APP中使用积分墙的也比较多。但积分墙也会影响用户体验,引起用户的反感,这样就会损失了获得用户的机会。目前使用此种广告模式的广告平台有点乐、有米、万普等。

6、广告模式:推荐列表

它区别与传统banner广告的广告模式,开发者可以在程序的任意位置,设置入口按钮,在按钮响应事件中调用“荐”计划接口,即可获得以弹出窗口模式展现的应用列表,用户看到感兴趣的应用点击后,开发者即可得到相应的广告收益。这种模式只在APP中显示一个“荐”字,目前使用此种模式的广告平台有酷果、有米、帷千、趣米等。

以上的广告模式,是笔者目前所接触过的广告模式做简单的阐述和说明,希望可以帮助大家对移动广告的模式有所了解,同时如有未提及到的请大家帮忙补充!

转载于:https://www.cnblogs.com/jumi/p/3409915.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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